在当今互联网时代，JSON（JavaScript Object Notation）作为一种轻量级的数据交换格式，因其易于阅读和解析而广泛应用于各种 web 开发项目中。与 JSON 类似，JSONP（JSON with Padding）则是在跨域请求中常用的工具。掌握 Python 在处理这两种数据格式的高效方法，不仅能提升开发效率，还能为项目的成功打下良好的基础。
一、基本的 JSON 处理
在 Python 中，处理 JSON 数据非常简单，标准库中的 `json` 模块为我们提供了方便的编码和解码工具。首先，我们需要导入 `json` 模块：
python import json接下来，我们可以通过 `json.loads()` 函数将 JSON 字符串解析为 Python 对象，或通过 `json.dumps()` 将 Python 对象编码为 JSON 字符串。
python # 示例JSON字符串 json_str = {name: 张三, age: 25, city: 北京} # 解析JSON字符串 data = json.loads(json_str) print(data[name]) # 输出：张三 # 编码为JSON字符串 json_output = json.dumps(data, ensure_ascii=False) print(json_output) # 输出：{name: 张三, age: 25, city: 北京}注意到 `json.dumps()` 中的 `ensure_ascii=False` 参数，它确保了输出的中文字符不会被转义，使得结果更符合中文阅读习惯。
二、处理 JSON 数据文件
在实际应用中，JSON 数据通常存储在文件中。使用 `json.load()` 和 `json.dump()` 方法，我们可以直接处理文件中的 JSON 数据：
python # 读取JSON文件 with open(data.json, r, encoding=utf-8) as f: data = json.load(f) print(data) # 写入JSON文件 with open(output.json, w, encoding=utf-8) as f: json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)在写文件时，`indent=4` 参数使得生成的 JSON 数据更加美观、易于阅读。
三、处理 JSONP 数据
JSONP 是一种解决跨域请求的技术，它借助动态创建 `